Semantična segmentacija aerolaserskih oblakov točk in centriranje višin globalnih soseščin

Jernej Nejc Dougan; Krištof Oštir; Matej Kristan

doi:10.31449/upinf.100

Avtorji

Jernej Nejc Dougan Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko
Krištof Oštir Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
Matej Kristan

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.100

Ključne besede:

aerolasersko snemanje, globoko učenje, oblaki točk, semantična segmentacija

Povzetek

Aerolaserski oblaki tock so pomemben vir informacij v številnih prostorskih aplikacijah, kot na primer pri izdelavi digitalnih modelov terena ali kartiranju in popisu sredstev kriticne infrastrukture. Semantična segmentacija se lahko uporablja v vecini procesnih tokov obdelave aerolaserskih oblakov točk. V zadnjih letih najboljše rezultate za semanticno segmentacijo in klasifikacijo dosegajo metode globokega učenja. Na kakovost segmentacije med drugim vpliva izbor sosešcine točk in centriranje višine. V članku predstavimo in evalviramo razlicne metode za centriranje višin. Preizkuse smo izvedli na podatkovni zbirki ISPRS 3D Semantic Labelling, kjer smo s preprosto metodo centriranja najmanjše višine izboljšali rezultat za skoraj dva procenta.

Biografije avtorja

Jernej Nejc Dougan, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Jernej Nejc Dougan je magistriral leta 2015 na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani. Trenutno obiskuje doktorski študij na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Zaposlen je na podjetju Flycom Technologies d.o.o., kjer se raziskovalno ukvarja z metodami globokega učenja za obdelavo oblakov točk in drugimi analizami in obdelavami prostorskih podatkov.

Krištof Oštir, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo

Krištof Oštir, prof. dr., je doktoriral leta 2000 na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani. Kot predavatelj je zaposlen na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani, kjer predava več do- in podiplomskih predmetov s področja geoinformatike, opazovanja Zemlje in obdelave podatkov. Glavno področje njegovega dela je optično in radarsko daljinsko zaznavanje. Opravljal je študije površja z radarsko interferometrijo, se ukvarjal z izdelavo digitalnih modelov višin, rabo in pokrovnostjo tal, po-obdelavo in mehko klasifikacijo. Ukvarja se z razvojem tehnologije malih satelitov za opazovanje Zemlje.

Matej Kristan

Matej Kristan, izr. prof. dr., je doktoriral leta 2008 na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Trenutno je član Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme (LUVSS) ter izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Njegovo raziskovalno področje obsega računalniški vid s poudarkom na vizualnem sledenju in semantični segmentaciji ter računalniškem vidu za avtonomne mobilne robote.